【摘 要】
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为创建精确、稳定的试件二维加速度过载环境,提高对转盘跟踪试验系统的控制精度,对系统矢量转盘进行建模,采用自适应混沌蚁群优化的RBF神经网络PID控制器,解决RBF神经网络权
【基金项目】
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国家部委资助项目(A32010),重点实验室基金(C120401)
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为创建精确、稳定的试件二维加速度过载环境,提高对转盘跟踪试验系统的控制精度,对系统矢量转盘进行建模,采用自适应混沌蚁群优化的RBF神经网络PID控制器,解决RBF神经网络权值优化较慢的问题,有效缩短神经网络学习时间,提高PID控制器的在线自适应能力,使转盘跟踪试验系统快速跟踪目标。仿真结果表明:自适应混沌蚁群优化的RBF神经网络PID控制器优于传统的RBF神经网络PID控制器,具有很好的准确性和快速性,对于转盘跟踪试验系统设计具有较大的工程意义。
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